第3节：LLM升级技术¶
🎯 学习目标¶
了解大语言模型的前沿优化技术，掌握MOE架构和分布式训练的基本概念。
重点面试问题预览： - MOE是什么，有什么好处？ - 分布式训练的基本策略 - 大模型训练的工程挑战
📅 学习计划¶
建议学习时间：1.5天
- Day 1: MOE架构原理深入理解
- 半天: 分布式训练基础概念
📚 学习路径¶
1. MOE架构¶
- 专家混合模型原理
- 稀疏激活的优势
- 工程实现挑战
2. 分布式训练¶
- 数据并行 vs 模型并行
- 流水线并行
- 通信优化策略
✅ 学习检验标准¶
完成以下两项才算掌握本节：
- 问题解答: 能解释MOE的工作原理和优势
- 概念理解: 理解大模型训练的分布式策略
💡 学习建议¶
这一节内容相对基础，主要以概念理解为主： - MOE部分: 重点理解稀疏激活的优势和挑战 - 分布式训练: 了解基本概念即可，无需深入工程细节 - 学习重点: 为后续DeepSeek MoE等高级技术打下基础
🚀 开始学习¶
选择模块开始学习，重点掌握核心概念和原理。